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今天，机器之心获悉，腾讯 TEG 技术工程事业群组织架构发生了部分调整，AI Lab 被撤销，蒋杰不再担任 AI Lab 主任，但其他管理职责不变。此次调整过后，原 AI Lab 部分人员调整至混元团队向姚顺雨汇报。产学研合作中心保留。多模态部负责人向 TEG 总裁卢山汇报。
打破多模态视觉+语言拼接套路！
统一多模态生成编辑模型，正在走向“重器化”
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。
Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision，让模型可以编写并执行 Python 代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision 均达到了当前最优水平。
牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM，能统一分析智能手环、心电图等多源数据，无论信号来自何处、是否完整，都能精准诊断房颤、预测死亡风险、重构血压波形，甚至用单一脉搏波生成完整心电图。打破了设备壁垒，让偏远地区也能享用顶级心脏监护，推动全球医疗平权。
我们独家获悉，外界千呼万唤的DeepSeek-V4将于4月正式上线。作为梁文锋打磨已久的多模态大模型，DeepSeek-V4除了在Coding能力上跃升之外，还将在LTM（long term memory长期记忆）上取得突破。
多模态大模型掉进真实世界，会“失聪”。